본 프로젝트의 목표는 반도체 공정의 가상계측(VM) 데이터를 통해 설비의 이상을 탐지하기위한 AI 모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 공정에서 수집된 데이터를 2가지 방법(이미지데이터, 원본 데이터)으로 이상감지를 하였고, 이미지 분류 모델의 이상원인을 파악할 수 있는 프레임워크를 설계하였다. 1. 수집 데이터공정 내 여러 설비 데이터를 수집하였으며, 이상을 탐지하고자 하는 기준 설비 데이터를 파란색으로 표시하였다. 같은 공정 내 다른 설비들의 데이터를 회색으로 표시하였으며, 기준 설비의 PM진행시점을 초록색 선으로 표시하여 아래와 같은 이미지 데이터를 생성하였다. X축은 시간, Y축은 fab value를 나타낸다.2. 이상 데이터 정의이상이 발생할 수 있는 관심구간을 최근 1/7시점 정의하였고, 이는 이미지상 최우측 1/7시점이다. 관심구간 내 기준 설비 데이터가 다른 설비들의 데이터와 분포 차이가 클 경우, 관심구간이 과거 구간들(나머지 6/7 구간)과 다른 패턴을 보일 경우 이상으로 정의하였다. PM 진행 이후에는 일시적인 패턴 변화가 나타날 수 있기 때문에, PM 진행 이후 급격한 패턴 변화는 어느 정도 감안하였다.3. 이미지 데이터 이상 분류 및 이상 원인 파악기준 설비 데이터를 3가지 채널의 이미지로 생성하였다. 각 채널은 기준 설비 데이터, 기준 설비의 PM진행시점, 같은 공정 내 다른 설비들의 데이터의 정보들로 이루어져 있다. 또한 과거 구간 대비 관심 구간의 패턴 변화를 탐지하기 위해 아래와 같이 6개의 데이터 쌍으로 구성하였다. 샴 네트워크 모델은 한 쌍의 이미지들을 입력 값으로 받고 두 구간이 모두 정상을 경우 정상, 하나라도 이상일 경우 이상으로 이상으로 판단한다. 마지막으로 판단된 이상 확률 값에 grad-CAM을 적용하여 모델이 중요하게 간주한 부분을 확인하였다. Grad-CAM을 이용한 시각화 결과는 다음과 같다. 모델이 중요하게 간주한 부분은 붉은색으로, 그렇지 않은 부분은 파란색으로 나타내었다.4. 원본 데이터 이상 탐지서로 길이가 다른 데이터들을 동일한 길이로 맞추기 위해, 128구간으로 나누어 각 구간 내 통계량 값을 계산하였다. 이후 anomaly transformer 모델을 학습하여 score를 계산하였다. 각 시점별로 계산된 이상 score 중 관심구간에 해당하는 값들을 기준으로 이상/정상을 판단하였다. 이러한 재구축 오차 기반 이상탐지 모델은 정상 데이터만을 이용하여 학습할 수 있다는 장점이 있다.